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Enregistrement W3188760543 · doi:10.12788/fp.0153

Home Modifications for Rural Veterans With Disabilities

2021· article· en· W3188760543 sur OpenAlexaboutno aff
Luz Mairena Semeah

Notice bibliographique

RevueFederal Practitioner · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAssistive Technology in Communication and Mobility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentOffice of Rural HealthNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésVeterans AffairsMedical prescriptionGeospatial analysisQuarter (Canadian coin)Appalachian RegionRural areaMedicineFiscal yearGerontologyAdministration (probate law)Medical diagnosisMedical emergencyFamily medicineGeographyPolitical scienceBusinessNursingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Appropriate home modifications (HMs) can make the home environment accessible and relatively safe by reducing the risk of falls. Of special concern are individuals living alone, living in rural communities, and/or living in substandard housing. The Home Improvements and Structural Alterations (HISA) is a Veterans Health Administration (VHA) benefit program providing HMs for veterans with disabilities. METHODS: The objective of this study was to detail the profile of rural veteran (RV) HISA users and report on national HISA utilization patterns. We compare use at US Department of Veterans Affairs (VA) medical centers of varying complexity levels, and in VA regions. An examination of the relationship between travel time/distance and HISA utilization is also provided. This retrospective database study uses GeoSpatial analyses and 3 VA sources: The National Prosthetics Patient Database, the VHA Medical Inpatient Dataset, and the VHA Outpatient Dataset. RESULTS: From 2015 through 2018, 10,810 RVs used HISA with a mean age of 70.9 years. A majority of participants were White (79.5%), married (74.3%), and male (96.5%) veterans. They traveled a mean of 79.8 miles for 94.5 minutes to reach a facility where they received a HISA prescription. Nearly 75% of HISA users were able to receive a HISA prescription from their nearest facility, while about one-quarter traveled to a facility farther away, of which 43% travelled between 100 and 200 miles to obtain the HISA benefit. The top categories of diagnoses were musculoskeletal (19.1%), neurologic (12.5%), and cardiovascular (5.4%). There were about 11,166 HM prescriptions afforded to rural HISA users during the period, including bathroom (82.4%), doorway (4.9%), and railing (3.6%) modifications. CONCLUSIONS: This study documents the national demographics and clinical characteristics of rural HISA users, data that may be useful to policy makers, HM service providers and advocate as well as HISA administrators in predicting future use and users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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